人工智能在员工管理中的应用研究探索

　　刘晶晶（宁夏工商职业技术学院宁夏银川750021）

　　摘要：当下，科技高速发展，人工智能成为推动各领域变革的关键力量。在人力资源管理工作中，传统员工管理模式存在的问题日益突出，而人工智能为其变革带来契机。本文聚焦人工智能在员工管理中的应用，研究传统员工管理模式下存在的问题，分析人工智能在招聘、培训、绩效管理和员工关系等方面的创新实践，同时剖析人工智能应用过程中面临的数据隐私与安全、算法偏见、员工接受度以及技术成本等挑战，并提出应对策略。

　　关键词：人工智能；员工管理；应用研究

　　中图分类号：F272.92 文献标识码：A

　　随着科技的进步，人工智能已经广泛应用于多个领域。对企业而言，人才是核心竞争力，如何做好选、育、留、用是人力资源部门的重要工作。然而，在人力资源管理工作中，传统的员工管理模式引发的效率低、精准度不足等问题越来越严重，而且面对员工的差异化时更显得力不从心，而人工智能的出现为其变革带来了新的机遇和挑战。

　　1　传统员工管理模式存在的问题

　　1.1 招聘中的问题

　　传统招聘过程中，筛选简历是个比较突出的问题。例如，招聘旺季时，每个岗位会收到海量简历，人力筛选极为耗时耗力[1]。有的大型互联网企业的软件开发岗位，仅筛选简历平均就得花费3 至5 天时间。同时，人工筛选简历易受主观因素的影响，不同筛选人员标准不一，导致结果不准确或不客观。面试环节同样存在一些问题。面试官的主观偏见严重影响结果，有数据显示，约70% 的面试官在面试开始5―10 分钟内就形成难以改变的基本判断。同时，传统面试受时空限制，难以全面准确地评估应聘者的能力，尤其对技术研发、数据分析等特定技能岗位的评估更是困难。另外，企业与应聘者的沟通效率低下，应聘者等待反馈时间长，企业信息传递不及时、不准确，严重影响招聘效果。

　　1.2 培训与绩效管理的困境

　　传统培训中，企业多采用集中授课模式，没有考虑不同部门岗位特点和新老员工技能水平差异，造成培训内容与实际需求脱节，无法达成预期效果。同时，传统培训互动性和参与度低，多以讲师为中心，员工被动学习，学员参与度和积极性不高，难以激发学习兴趣。

　　绩效管理中，传统绩效管理受主观因素干扰大。考核者的个人偏见、情感因素会让评估结果有失公正，晕轮效应、趋中效应导致对员工评价不准确。因此，现实中经常出现部门主管因个人印象给员工过高或过低评价，忽略了员工的实际工作表现。同时，绩效指标设定也不科学。一些企业过度关注财务指标，忽视客户满意度、员工创新能力等非财务指标，无法全面反映企业运营和员工贡献。而且，部分指标可衡量性和可操作性不足，如工作态度缺乏衡量标准，考核者只能主观判断，评估结果不可靠。此外，由于绩效反馈不及时、不充分，员工难以及时了解自身优缺点，无法针对性地改进。

　　1.3 员工关系维护的难题

　　在维护员工关系时，企业的传统做法是通过定期调查、座谈会收集意见，但受时空和人员限制，无法全面、及时地了解员工的真实想法，甚至有员工会因种种原因隐瞒或回避问题。同时，在解决员工问题时，传统方式效率低下。比如，员工有问题需层层汇报，耗时久且信息易失真，而企业缺乏协调机制和资源整合能力，使得员工反馈的问题难以及时得到解决，影响了员工的积极性。此外，传统方式在营造企业文化和团队氛围也有困难。文化传播依赖传统宣传方式，效果有限。团队活动形式单一，缺乏吸引力，难以增强团队凝聚力。

　　2　人工智能在员工管理各环节的创新应用

　　2.1 智能招聘与人才选拔

　　2.1.1 简历筛选自动化。人工智能凭借自然语言处理和机器学习算法，能快速对海量简历进行扫描[2]，可精准识别学历、专业、工作经验等关键信息并依据岗位要求进行匹配。以软件开发岗位为例，人工智能系统能迅速提取简历中的编程语言、开发工具等信息，筛选出符合技能要求的简历，大大缩短了筛选时间。同时，人工智能可对简历进行分类排序，将匹配度较高的简历优先呈现给招聘人员，使招聘人员得以将更多精力投入到对应聘者的深入评估中，从而提高了招聘的效率与质量。

　　2.1.2 智能面试辅助。智能面试辅助系统能从多个方面协助面试官开展工作。一方面，该系统利用语音识别和自然语言处理技术，对应聘者的回答进行实时记录与分析，以评估其语言表达、逻辑思维等能力。例如，通过分析语速、语调等判断其表达的流畅性与自信程度，借助语义分析评估其逻辑思维水平。另一方面，借助计算机视觉技术，对应聘者的面部表情、肢体语言进行分析，进而获取其情绪、性格等信息。例如，通过眼神交流、微笑频率等判断其沟通能力与亲和力。此外，系统还能为面试官提供实时面试建议，当应聘者回答不清晰时提醒面试官进行追问，并根据回答情况推荐后续问题，助力面试官更全面地了解应聘者。

　　2.1.3 人才精准匹配。人工智能通过对大量数据的分析实现人才与岗位的精准匹配[3]。其不仅考虑应聘者的基本信息和技能，还深入分析应聘者的性格、职业兴趣等，以及岗位的工作内容、团队氛围等要求。在构建人才画像和岗位画像过程中，人工智能发挥着关键作用，其通过对应聘者简历、工作经历等的分析构建人才画像，对岗位描述等信息进行分析提炼出岗位画像。同时，人工智能还能分析企业内部员工的绩效和职业发展轨迹，为企业提供人才储备和晋升推荐建议，促进企业内部人才的合理流动与优化配置。

　　2.2 智能个性化培训与发展

　　2.2.1 智能学习路径规划和智能学习资源推荐。人工智能通过分析员工的岗位需求、技能水平等多维度数据，为员工量身定制学习路径，并根据学习进度进行动态调整[4]。同时，面对海量的学习资源，员工筛选难度较大，而传统培训资源又存在不足且缺乏针对性。人工智能可依据员工的学习目标、兴趣等精准推荐学习资源，还能根据员工的学习习惯推荐不同形式的内容，以满足员工多样化的学习需求。

　　2.2.2 智能培训效果评估。人工智能通过对比分析员工培训前后的多维度数据，不仅关注其考试成绩，而且深入分析其工作行为、绩效提升、团队协作等方面的表现。通过对这些数据的综合分析，人工智能可为企业提供详细的评估报告，指出培训的优点与不足，为后续培训的改进提供有力依据。

　　2.3 智能高效的绩效管理

　　2.3.1 绩效指标设定智能化。人工智能基于企业战略、业务数据和岗位特点，运用大数据分析和机器学习算法生成科学合理的绩效指标。以销售岗位为例，人工智能通过分析市场数据、销售历史等设定销售额、新客户开发数量指标，并根据市场变化实时调整目标值，能准确反映员工的工作贡献和企业战略需求，激励员工努力工作。

　　2.3.2 绩效数据实时采集与分析。人工智能借助物联网技术实现绩效数据的实时采集与自动化分析。在生产制造企业，通过设备传感器采集员工的操作数据；在办公室，利用办公软件的自动化功能记录员工的工作数据。这些数据实时传输至人工智能系统进行存储管理。人工智能系统利用大数据和机器学习算法对数据进行深度分析，通过趋势发现员工工作表现的波动及其原因，通过对比找出优秀员工的工作模式以供他人借鉴。

　　2.3.3 绩效反馈与改进建议。人工智能通过自然语言处理和数据分析技术，为员工提供及时、个性化的绩效反馈和具体的改进建议。绩效评估后，人工智能系统生成详细报告，指出员工的优点和不足，针对存在的问题给出具体建议，比如员工存在时间管理问题则建议其学习相关技巧并推荐培训课程，同时与员工进行实时沟通解答疑问。

　　2.4 员工关系优化

　　2.4.1 智能沟通平台。在企业运营过程中，员工的沟通协作至关重要。然而，传统沟通方式在面对复杂业务和大规模团队协作时存在诸种问题，比如信息传递不及时、效率低下等。人工智能驱动的智能沟通平台集成了自然语言处理等技术，能够实现高效精准的沟通协作。部分平台还具备智能提醒和自动总结功能，在收到重要邮件或消息时能提取关键信息提醒员工，会议结束后自动生成总结，明确任务和时间节点，提高了信息传递的效率与准确性，减轻了员工的信息过载压力。

　　2.4.2 员工情绪监测与关怀。员工的情绪对工作效率和团队氛围有重要影响。人工智能通过分析员工在社交媒体、内部平台的发言内容，利用情感分析算法判断其情绪倾向，并借助可穿戴设备采集生理数据分析其情绪状态。当检测到员工情绪低落时，人工智能可推送正能量内容、推荐心理咨询服务或组织团队活动，给予员工个性化的关怀和支持，营造积极的团队氛围。

　　2.4.3 员工满意度调查与分析。人工智能通过自然语言处理实时收集分析员工在各渠道的反馈信息，运用机器学习算法深入分析数据，不仅能快速统计满意度评分，而且能发现数据之间的关联和趋势，比如工作环境满意度与离职率的关系。这使得企业能精准把握员工需求，及时发现问题并加以改进，提升员工满意度和企业竞争力。

　　3　人工智能在员工管理应用中存在的风险与应对策略

　　3.1 数据隐私与安全风险

　　数据隐私和安全是人工智能在员工管理中面临的重要挑战。内部数据（如员工个人信息及客户资料）一旦被泄露，不仅会导致员工面临骚扰、诈骗等隐私侵犯风险，还可能引发客户流失、法律诉讼及企业声誉严重受损。若商业机密因此被竞争对手获取，更将对企业造成打击。

　　为防止此类情况的发生，企业必须完善安全防护措施，以应对风险。企业要采取加密措施，对员工敏感信息在传输和存储时加密[5]。建立严格的访问控制机制，采用多因素认证，依据员工职责分配最小化权限，并定期审查更新。加强数据监控和审计，实时监测访问情况，设置异常检测，定期审计操作，制定数据备份和恢复策略。

　　3.2 算法偏见与公平性问题

　　算法偏见在招聘和绩效评估中表现明显。在招聘时，算法可能因数据偏差对特定群体产生歧视，比如对女性求职者评分较低。在绩效评估中，若算法过度依赖特定指标，会低估员工的真实贡献，忽视团队协作等方面的努力。

　　为确保公平性，企业可以采取的措施就是确保数据多样性和全面性。在数据收集时涵盖不同背景员工信息，严格清洗和预处理数据，去除错误。在算法设计中引入公平性约束机制，用公平性度量指标评估和优化算法。加强对人工智能系统的审计和监督，建立反馈机制，根据员工意见调整算法。

　　3.3 员工对人工智能的接受度与适应性

　　人工智能快速进入的同时，并不是所有人都报以乐观的态度接纳并认同它。员工抵触人工智能，一方面是因为对失业的担忧，比如一些重复性的工作由人工智能操作后就会取代对应的人员；另一方面是因为对新技术的不熟悉，比如复杂的人工智能技术会让部分员工难以适应。

　　此外，员工对人工智能决策不信任，认为其可能忽略人为因素，导致决策不公平。企业可针对不同岗位开展相应培训，加强沟通，向员工说明引入人工智能的目的和效果，解答疑问，收集意见。同时，企业要建立激励机制，奖励积极应用人工智能并取得良好效果的员工，营造积极应用人工智能的氛围。

　　3.4 技术成本与复杂性

　　人工智能实施成本包括硬件、软件和人力成本。在硬件方面，运行系统需高性能计算设备，采购和升级成本高。软件成本涉及购买或定制专业软件工具，开发和维护算法也需投入大量资源。人力成本包括招聘培养专业人才，培训现有员工，以及聘请外部专家等。基于此，企业需要根据业务需求和战略目标进行技术选型，分析业务环节的受益点，选择成熟稳定的技术方案。在技术管理上，企业要建立治理机制，明确各部门职责，成立治理委员会，加强成本监控和效益评估，确保资源有效利用。

　　4　结语

　　人工智能有效提升了员工管理的效率和质量，但其应用也面临诸多挑战，因此对企业提出了更高要求。企业管理者应深入了解企业内部外部环境，认真分析人工智能对企业产生的实际成效，从战略规划、人才培养及数据管理等多方面综合考虑，选择适合企业需求的方案。同时，企业要关注员工感受，加强沟通，建立反馈机制，根据员工意见优化应用策略，以达到预期效果。

　　参考文献：

　　[1] 罗阳. 人工智能技术在运用于人力资源招聘管理中的运用[J]. 现代企业文化,2022(21):122-124.

　　[2] 欧阳奕. 人工智能技术在企业人力资源管理中的应用探析[J]. 四川劳动保障,2023(11):42-43.

　　[3] 靳浩. 人工智能背景下企业人力资源管理面临的挑战和机遇[J]. 商场现代化,2022(7):56-58.

　　[4]郑奕.人工智能在我国人力资源管理领域的应用研究[J].遵义师范学院学报,2021(6):105-108.

　　[5] 李霞. 人工智能对企业人力资源管理的影响研究[J]. 企业改革与管理,2022(3):67-69.

　　作者简介：刘晶晶（1984―），女，汉族，硕士研究生，讲师，研究方向为人力资源管理。

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